La Business Process Augmentation rappresenta l’ultimo capitolo di un’evoluzione storica che ha trasformato radicalmente la gestione dei processi aziendali. La storia aiuta a capire meglio il contesto e la prospettiva. La timeline inizia con il Business Process Management (BPM), che ha introdotto un approccio sistematico alla gestione e ottimizzazione dei processi. Successivamente, l’avvento della Robotic Process Automation (RPA) ha automatizzato compiti ripetitivi, migliorando l’efficienza operativa. La Business Process Automation ha poi consolidato questi progressi, emergendo come tecnologia chiave per integrare e automatizzare i flussi di lavoro su scala più ampia.
Dall’automation all’augmentation, quali sono le differenze
La semplice automazione dei processi di business ha mostrato i suoi limiti, spesso caratterizzati da una rigidità che rende difficile l’adattamento ai continui cambiamenti e alle nuove esigenze del mercato. La mancanza di flessibilità ha ostacolato la capacità di aggiornare i processi in tempo reale in risposta a nuovi dati e a nuove condizioni. Inoltre, l’automazione tradizionale tende ad operare in silos, limitando l’integrazione con altri sistemi e processi e impedendo una piena visibilità e collaborazione tra le diverse funzioni aziendali. La Business Process Augmentation supera i confini, offrendo un approccio più dinamico e integrato che consente alle organizzazioni di adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato di un mondo BANI e di sfruttare appieno il potenziale dei dati e delle nuove tecnologie.
Come si correlano RPA e intelligenza artificiale generativa?
La premessa dovuta è che non tutte le attività organizzative sono basate su regole; alcune richiedono un processo decisionale cognitivo, in particolare quando si tratta di dati non strutturati o attività anomale. La Business Process Augmentation utilizza tecnologie come la GenAI, superando le restrizioni dell’automazione dei processi per offrire alle organizzazioni una gestione più adattiva. I dati sintetici generati dall’intelligenza generativa, aggiunti ai set di dati esistente, consente di potenziare la produttività aziendale, offrendo una capacità decisionale più sofisticata.
Il gap dei sistemi RPA (pur continuando ad avere un loro ruolo e una loro funzione) è che sono progettati per eseguire attività basate su regole ed è proprio questo fare affidamento a regole predefinite può ridurre l’efficienza quando si affrontano scenari più complessi. La GenAI colma questa lacuna, creando modelli che informano le decisioni in base ai dati su cui sono stati addestrati. Oltre a scalare l’automazione basata su regole, la Business Process Augmentation sfrutta i dati non strutturati, gestendo attività che richiedono approfondimenti cognitivi che, quantomeno a campione, vanno validati comunque da un decisore umano.
Dalla rigidità dell’Automation alla flessibilità dell’Augmentation
Il tema è stato oggetto di discussione in una tavola rotonda all’evento Digital360 Awards e CIOsumm.IT 2024 a Lazise, organizzato da Digital360 e Aused intitolata “Il dato è tratto”.
Per i CIO, i Digital Innovation Officer, i Chief Data Officer, i Business Analyst e chiunque si occupi di data management, l’obiettivo di trasformare il dato in informazione è cruciale per il progresso aziendale. La sfida è partire dal dato grezzo per generare una conoscenza significativa, attuando un processo di trasformAzione essenziale per navigare nel caos e nel disordine che caratterizzano l’attuale ambiente dei dati.
“Parlando di processi, mentre gli ERP sono di tipo transazionale e gestiscono un’informazione strutturata, il BPM è un aspetto complementare che coinvolge i processi collaborativi perseguendo lo scopo di portare efficienza ma anche di ridurre i rischi – ha precisato Fabio El Ariny, Ceo Docflow, Avvale -. Pur sul filone di una rivoluzione industriale che, nel lavoro, affianca le macchine alle persone, lo scopo della Business Process Automation potenziata dall’AI non è di sostituire il lavoro del lavoratore della conoscenza. È di trovare nuovi modelli di business in cui l’automazione non è il fine ma un mezzo per aiutare i lavoratori a lavorare meglio. L’obiettivo è creare le giuste condizioni per creare un’alleanza uomo/macchina che aumenti i livelli del sapere, intervenendo al momento giusto del processo con le informazioni giuste per apportare valore”.
Business Process Augmentation: la nuova era dell’efficienza aziendale
In sintesi, l’integrazione e la sinergia tra la Robotic Process Automation (RPA) e l’intelligenza artificiale generativa segnano un passo decisivo verso un’automazione più olistica e adattiva. Nella Business Process Augmentation la tecnologia amplifica le capacità umane, migliorando notevolmente l’efficienza e l’accuratezza operativa, consentendo alle aziende di rispondere in modo più agile e preciso alle sfide del mercato. Attraverso l’uso di dati strutturati, destrutturati e sintetici (quelli creati dagli agenti intelligenti artificiali), questa nuova dimensione collaborativa ridefinisce il modo in cui operano e innovano le organizzazioni. La premessa è che per abilitare l’innesco della GenAI nel Business Process Management serve una fotografia precisa dei processi. Ma non è ancora una cosa per tutte le aziende.
“Lavorando nell’industria del Fashion, per quella che è la mia esperienza la cosa più complessa per noi e iniziare a mappare i processi – ha spiegato Andrea Forni, Direttore IT e digitale globale Woldford-. Per questioni di capacity, di team, di velocità, di business, fare un inventario puntuale di tutti i processi aziendali è quasi impossibile. I processi abitualmente rimangono nella testa delle persone che li hanno creati, nelle mail con le quali sono state comunicate piuttosto che nelle presentazioni aziendali e via dicendo. Non esiste l’utilizzo di un tool dedicato a inventariare i processi e a tenerli aggiornati. Quei pochi processi mappati per tanti motivi non vengono più toccati e, al limite, vengono rivisti solo nel momento in cui un processo fallisce. Solo allora si va ad aprire il vaso di Pandora per guardare un pregresso realizzato magari due anni prima, durante la migrazione verso il nuovo ERP. A quel punto lo si va a rimappare il che, purtroppo, non è efficace. Siamo ancora molto lontani dall’aver chiaro tutto il flusso, task by task end to end di come funzioniamo”.
Unificazione e agilità nei processi nelle vision di Danone
Tra gestire rapidamente i cambiamenti organizzativi e necessità di consolidamento e razionalizzazione dei processi, le aziende sono spinte a rivedere e ottimizzare i propri flussi operativi. Danone, attraverso un approccio strategico al Business Process Management, sta già preparando il terreno per introdurre una Business Process Automation, perseguendo un nuovo modello partecipativo.
“Stiamo mappando i processi e cercando di aggiornarli costantemente, consapevoli delle sfide legate ai cambiamenti organizzativi – ha dichiarato Marco Ravasi, Head of IT & Data per Italia e Grecia di Danone -. Personalmente, sono un fan dei BPM da sempre. In Italia esiste da tanti anni e l’ho portato anche in Spagna, non senza una certa complessità di implementazione legata a un po’ di scetticismo. In realtà ha portato tanto valore e sono certo che soluzioni ancora più avanzate come la Business Process Augmentation ne porterebbero ancora di più. In un mondo sempre più guidato dai dati, la nostra azienda ha intrapreso un viaggio trasformativo per diventare veramente data-driven. Abbiamo iniziato 4 anni fa, partendo dalla costruzione di un data lake globale, andando a integrare informazioni provenienti da strumenti standard e locali, creando un’unica fonte dati usata come Single Point of Proof che, seppur tecnicamente complessa, ha fornito un fondamento solido per la nostra crescita organizzativa. Abbiamo strutturato i nostri team in modo da includere esperti di data business e IT in ogni Paese, dedicati all’analisi dei dati. Questi team non solo governano i dati, ma sono anche i protagonisti nel promuovere la cultura del dato all’interno dell’organizzazione. Sono loro ad animare e formare i data champions e i data manager, assicurando che tutti siano allineati e preparati per le sfide future”.
Come ribadisce il manager, un’iniziativa chiave è stata l’introduzione dei data bar, sessioni bisettimanali dove consulenti esperti sono disponibili per risolvere problemi e dubbi, aiutando i dipendenti a crescere nella loro competenza nell’uso di strumenti legati alla Business Intelligence e alle nuove tecnologie. Questo approccio ha incrementato la conoscenza interna dei dati che rimane un elemento cruciale per il successo aziendale.
“Guardando al futuro, stiamo implementando Copilot 365 con l’obiettivo di raggiungere 10mila utenti globali entro la fine dell’anno – ha proseguito Ravasi -, iniziando con un gruppo selezionato di champions. Questi pionieri, insieme al resto dell’organizzazione, esploreranno il potenziale dell’AI applicata ai dati. Essi saranno i custodi della qualità e dell’integrità dei dati, garantendo che le analisi siano non solo corrette, ma anche in linea con le aspettative aziendali. In questo modo, non stiamo solo costruendo un’infrastruttura tecnologica, ma stiamo anche coltivando una cultura del dato più ampia e pervasiva, che permea ogni livello dell’azienda, preparando il terreno per un futuro in cui il dato guiderà decisioni intelligenti e strategiche. La nostra esigenza è di poter gestire tanti cambi organizzativi ed essere agili nell’implementarli, anche perché ne abbiamo e ne avremo sempre di più. Ad esempio, abbiamo appena terminato il consolidamento di tutte le country europee per unificare i business che riguardano prodotti freschi, l’alimentazione per bambini e i prodotti medicali in un’azienda sola. Per farlo abbiamo dovuto rivisitare tutti i flussi. Oggi, nell’implementare una serie di servizi comuni a livello europeo, non essendo un’azienda americana, tra Francia, Italia, Spagna e Germania sappiamo che ogni country chiederà alcune specificità. Pur avendo un approccio top down, dobbiamo garantire una certa di flessibilità ai processi”.
Trovare il giusto compromesso tra rigore procedurale e agilità operativa
Trovare il baricentro perfetto tra una strutturazione rigorosa dei processi e la necessità di flessibilità per adattarsi ai cambiamenti delle esigenze del business è un fondamentale della governance. Nella Business Process Augmentation il differenziale della GenAI abilita nuovi processi collaborativi in chiave H2M che supportano i lavoratori della conoscenza, permettendo loro di intervenire e modificare i flussi operativi in tempo reale.
L’idea centrale è quella di fornire agli utenti la possibilità di variare i processi mentre vengono eseguiti. Ad esempio, in un compito tipico di un lavoratore della conoscenza, come l’approvazione delle informazioni, la BPA può automatizzare parti del processo, ma allo stesso tempo consentire all’utente di apportare modifiche o aggiustamenti in base a nuove informazioni o ai cambiamenti di contesto.
“È cruciale trovare un compromesso tra processi strutturati e vari gradi di libertà, specialmente quando si integrano dati logistici, di magazzino e contabilità – ha ribadito Forni -. La Business Process Augmentation, integrando l’AI e GenAI per massimizzare le opportunità, non irrigidisce le procedure ma permette di gestire dinamicamente e agilmente i processi, supportando decisioni umane in tempo reale. Il tutto con quella matrice di personalizzazione che permette di distinguere un’azienda da un’altra, evitando l’appiattimento generato da un’eccessiva standardizzazione. In un contesto di grande volatilità dei mercati, dei clienti e degli utenti, se si cerca di modellizzare tutto, poi diventa difficile cambiare”.
I vantaggi della Business Process Augmentation
La Business Process Augmentation porta nelle aziende capacità predittive e prescrittive strategiche con una dinamicità elaborativa decisamente più proattiva.
Questo approccio non solo migliora l’efficienza e la precisione delle procedure, ma offre un’intelligenza contestuale e adattiva a supporto delle capacità decisionale, permettendo alle organizzazioni di rispondere rapidamente alle esigenze in evoluzione.
L’AI generativa può gestire attività ripetitive e ad alta intensità di dati, mentre gli esseri umani fungono da supervisori, prendono decisioni critiche ma anche preoccupandosi di gestire le eccezioni e, in ultima analisi, effettuando approvazioni del flusso di lavoro. Oltre a produrre script, modelli e persino codice, la GenAI rende l’integrazione con altri sistemi fluida e la manutenzione più semplice. Inoltre, può generare scenari di test, consentendo l’esecuzione di test automatizzati, garantendo così una qualità impeccabile. Il tutto fornendo una reportistica puntuale e personalizzata in relazione alle prestazioni dei processi, assicurando un monitoraggio continuo dell’efficienza operativa e molto altro.
L’obiettivo dei progetti deve essere quello di sviluppare processi ottimizzati e generare interfacce user-friendly che soddisfano in modo puntuale le esigenze degli utenti.
